Рынок маркетплейсов развивается независимо от платформы, на которой работают интернет-магазины.
Потребность в полном спектре услуг по-прежнему остается неудовлетворенной, особенно если речь идет о выборе лекарств или косметики.
Рекомендательные системы, разработанные на основе искусственного интеллекта, должны решить основные проблемы, с которыми сталкиваются многие веб-сайты.
Как это должно происходить, можно увидеть в магазинах, предлагающих всевозможные кремы, лосьоны, косметику и средства по уходу за кожей.
Для таких случаев хорошо подходит принцип коллаборативной фильтрации, который строит прогнозы на основе уже известных предпочтений и дает рекомендации по еще неизвестным предпочтениям совершенно разных пользователей.
Принцип прост – однажды данная оценка явления или продукта, оставленная ранее, является основой для аналогичных оценок других явлений и товаров в будущем.
Преимущество коллаборативной фильтрации в том, что она подстраивается индивидуально под каждого клиента, несмотря на то, что информационная основа прогноза собирается из ответов тысяч других людей.
Этот подход использует три метода создания рекомендательных систем.
Первый — совместная фильтрация, второй — рекомендации на основе контента, а третий — гибридный.
Вся система рекомендаций выглядит так.
Принцип работы по соседству позволяет для каждого запроса выбирать группу похожих — оценки и веса составляют основу для составления прогноза.
Процесс выбора рекомендации выглядит следующим образом, рассмотрим основные этапы:
- каждому пользователю присваивается вес на основе его активности и рейтинга;
- отбор пользователей (соседей) производится с максимальным весом схожести активного пользователя;
- вероятность тех или иных оценок активного пользователя товаров и явлений, еще не оцененных им, рассчитывается на основе оценок соседей.
Модели разрабатываются в процессе интеллектуального анализа данных и машинного обучения.
Результатом является обнаружение закономерностей на основе обучающих данных.
Этот подход более точен, поскольку он лучше обрабатывает разреженные матрицы, что улучшает процесс масштабирования больших наборов данных.
Гибридный метод наиболее распространен при создании рекомендательных систем, но дорог в реализации и использовании из-за большого количества вычислений.
Получение числового выражения рекомендаций от множества пользователей — одна из задач.
Это делается путем построения рейтинга каждого пользователя, выбранного количества товаров в вектор.
Затем этот вектор сравнивается с вектором других пользователей в данной выборке продуктов.
Сравнения можно проводить с использованием коэффициента корреляции Пирсона, евклидова расстояния, косинусной меры и других методов.
Наиболее подходящей и доступной является косинусная мера.
При использовании косинусной меры вычисляется косинус угла между двумя векторами.
Словом, достаточно будет заглянуть в учебник алгебры и начать считать по формуле: 
Благодаря совместной фильтрации можно будет оптимизировать данные.
Но лучше сократить строки заголовков и использовать числовые идентификаторы продуктов, а не заголовки.
Чтобы сократить часть затрат, можно разделить пользователей на категории и только рассчитывать меры сходства внутри одной категории.
Также важно транспонировать матрицу и вычислить наиболее похожие произведения с помощью косинусной меры.
В которой Выбор меры следует делать только при наличии результатов анализа данных.
Кто первый? Прорывом должна стать программа, которая по фотографиям сможет определять не только цветовую гамму и тип кожи клиента, но и возможные реакции организма на тот или иной продукт. Для решения этой сложной задачи искусственный интеллект должен иметь возможность проводить глубокое ранжирование данных при анализе фотографий, автоматически создавать виртуальную модель состава кожи, структуры волос, особенностей пигментации при воздействии солнечных лучей, мороза, различных типов освещения и других внешних факторов.
условия.
Попытки создать нечто подобное уже предпринимались, но успешными их назвать нельзя.
Алгоритмы «путали» предпочтения пользователей, предлагали не совсем подходящие кремы и мази и показывали хорошую эффективность при работе только со светлыми тонами кожи.
Для быстрого и эффективного поиска товаров искусственный интеллект должен работать с использованием эффективного алгоритма детального обучения.
Эту проблему можно успешно решить с помощью нейронной сети Хопфилда, которая составляет заданные изображения, реагируя на фиксированные эталонные «изображения».
При этом сеть восстанавливает «изображения» в случае искажений и «корректирует» их в пределах запрошенных оригиналов.
Нейроны в сети Хопфилда принимают одно из двух возможных состояний на входе и выходе, и по этой причине его часто называют «спином» — нейроны связаны между собой, работа ведется на весовых коэффициентах и за счет этого итоговая матрица имеет вид сформировался.
Эта матрица запоминает «образы»-эталоны в виде двоичных векторов и после серии итераций формирует ответ системы на входящие запросы.
Матрица симметрична с элементами, равными нулю, что в определенной степени не позволяет нейрону самоискажаться, но на достаточном уровне обеспечивается асинхронный режим работы.
Весовая матрица работает следующим образом: сигнал с 15 параметрами преобразуется на одном уровне с 15 нейронами, каждый из которых связан с 14 другими нейронами.
В результате образуется 210 (15х14) соединений, каждое из которых получает свой «вес» или весовой коэффициент. Собранные веса заполняют матрицу взаимодействия.
Самообучение основано на взаимодействии весов в матрице — их расположение определяется запомненными векторами, формирующими память.
Этот процесс должен соответствовать уравнению: Икс я =ВХ я Состояние сети X в этом случае стабильно, что делает ее стабильной.
Учитывая двоичную природу векторов, вес рассчитывается следующим образом: 
N — размерность N векторов, мм — количество запомненных выходных векторов, dd — номер запомненного выходного вектора, XijX ij — i-я компонента запоминаемого выходного j-го вектора.
Расчет этих весовых коэффициентов и есть процесс обучения сети.
Таким образом, параметры поиска включаются в сеть Хопфилда с учетом личных особенностей и специфики профессионального опыта, после чего пользователи могут отказаться от услуги.
Главное подробная консультация Сегодня все понимают, что искусственный интеллект может решить эту проблему, если правильно выстроить процесс онлайн-консультации с использованием чат-ботов.
Модерирование такого разговора должно сопровождаться автоматическим самообучением нейросетей.
Но для этого потребуется собрать максимально большую базу неповторяющихся данных, обучить ИИ.
генерировать представления, чтобы исключить возможность ошибок.
Например, программа запускается и сразу «поглощает» сотни тысяч фотографий, сделанных при разном освещении и ракурсах.
При появлении пользователя процесс обучения продолжается, новые данные поступают в «копилку» и одновременно обрабатываются для выдачи рекомендаций.
Генерирующая сеть учится рассчитывать ошибки при реконструкции виртуального изображения, форматирует изображения таким образом, чтобы можно было одновременно «подстроить» под клиента весь объём данных.
По сути, искусственный интеллект учится самоконтролю, учитывая многочисленные особенности путем синтеза изображений.
Автоматический синтез изображений разбивает их на тысячи категорий, из которых строятся отдельные модели, наилучшим образом соответствующие исходной фотографии.
Безопасность Рекомендательные системы такого типа заставляют серьезно задуматься о безопасности персональных данных.
Очевидно, что лидерами на рынке онлайн-консалтинга станут те компании, которые смогут гарантировать хранение и защиту информации о своих клиентах.
Для этого искусственный интеллект должен автоматически разрабатывать стратегию и тактику активной защиты.
Такой подход позволит предотвращать атаки на серверы, а не «латать дыры» после проникновения злоумышленников в архивы.
Например, система выстраивает систему признаков, распознающих потенциальную угрозу — подозрительные IP-адреса, хеши вредоносных файлов и т. д. Все это коррелирует с моделями поведения конкретных пользователей.
А если подозрительная активность будет замечена в нетипичное время входа или из другого географического местоположения, включится система слежения и безопасности.
Этот подход лучше и быстрее, поскольку хакеры блокируются в режиме реального времени благодаря углубленному анализу потенциальной угрозы.
То есть искусственный интеллект постоянно создает новые варианты возможных атак злоумышленников и готовится их отразить.
Теги: #Интернет-маркетинг #искусственный интеллект #Разработки для электронной коммерции #безопасность данных #безопасность данных #торговая площадка #рекомендации #системы рекомендаций #персональная аналитика
-
Метеостанция Гром-2М (Анемометр)
19 Oct, 24 -
Что Такое Ассертивность И Зачем Она Нужна?
19 Oct, 24 -
Кеньюская Вилка Kendo Ui Web (Gpl3)
19 Oct, 24 -
Россвязьнадзор Оштрафовал «Стрим-Тв»
19 Oct, 24
